Demonstrieren Sie Ihre Kenntnisse in der Verwendung von TensorFlow zur Lösung von Deep Learning- und ML-Problemen. Lassen Sie sich für Ihre Fähigkeiten anerkennen und treten Sie unserem Zertifikatsnetzwerk bei .
TensorFlow Developer Certificate Programmübersicht
Das Ziel dieses Zertifikats ist es, jedem auf der Welt die Möglichkeit zu geben, sein Fachwissen in ML in einem zunehmend von KI getriebenen globalen Arbeitsmarkt zu präsentieren. Dieses Zertifikat in der TensorFlow-Entwicklung ist als grundlegendes Zertifikat für Studenten, Entwickler und Datenwissenschaftler gedacht, die praktische Fähigkeiten des maschinellen Lernens durch das Erstellen und Trainieren von Modellen mit TensorFlow demonstrieren möchten.
Das Programm besteht aus einer vom TensorFlow-Team entwickelten Bewertungsprüfung. Entwickler, die die Prüfung bestehen, können unserem Zertifikatsnetzwerk beitreten und ihre Zertifikate und Abzeichen in ihrem Lebenslauf, GitHub und auf Social Media-Plattformen, einschließlich LinkedIn, anzeigen. Auf diese Weise können sie ihre TensorFlow-Fachkenntnisse auf einfache Weise mit der Welt teilen.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, während wir daran arbeiten, Zertifikatsprogramme für fortgeschrittene und spezialisierte TensorFlow-Praktiker hinzuzufügen. Schauen Sie bald wieder vorbei, um weitere Informationen zu erhalten.
Bevor Sie die Prüfung ablegen, lesen Sie bitte unser Kandidatenhandbuch .
Für wen ist das TensorFlow-Zertifikat?
Diese Zertifikatsprüfung der Stufe 1 testet das grundlegende Wissen eines Entwicklers über die Integration von maschinellem Lernen in Tools und Anwendungen. Das Zertifikatsprogramm erfordert ein Verständnis für die Erstellung von TensorFlow-Modellen mithilfe von Computer Vision, Faltungs-Neuronalen Netzen, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie realen Bilddaten und -strategien.
Um die Prüfung erfolgreich abzulegen, sollten die Testteilnehmer mit Folgendem vertraut sein:
Grundprinzipien von ML und Deep Learning
Erstellen von ML-Modellen in TensorFlow 2.x.
Gebäudebilderkennung, Objekterkennung, Texterkennungsalgorithmen mit tiefen neuronalen Netzen und Faltungs-neuronalen Netzen
Verwenden realer Bilder in verschiedenen Formen und Größen, um die Reise eines Bildes durch Windungen zu visualisieren und zu verstehen, wie ein Computer Informationen, Plotverlust und Genauigkeit „sieht“
Erkundung von Strategien zur Vermeidung von Überanpassungen, einschließlich Augmentation und Aussetzern
Anwenden neuronaler Netze zur Lösung von Problemen bei der Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow
Leistungen
Wir sind fest davon überzeugt, den Zugang zu Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund, unterschiedlichen Erfahrungen, Regionen und Perspektiven zu erweitern, um die Art und Weise, wie sich maschinelles Lernen und seine Anwendungen entwickeln, zu verändern. Wir freuen uns, eine begrenzte Anzahl von Stipendien für das Lehrmaterial und / oder die Prüfungskosten anbieten zu können, um dies zu erreichen.
Finden Sie Inhaber eines TensorFlow-Zertifikats, die die Prüfung bestanden haben, um Sie bei Ihren maschinellen Lern- und Deep-Learning-Aufgaben zu unterstützen.
Wenn Sie den obigen Hintergrund nicht haben, nehmen Sie am DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional-Zertifikat für Coursera oder am Intro to TensorFlow für Deep Learning-Kurs über Udacity teil, um sich auf die Prüfung vorzubereiten. Diese Kurse erfordern:
Einführende Python-Programmierkenntnisse
Vorheriges maschinelles Lernen oder tiefes Lernen ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Ein mathematischer Hintergrund in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit, Statistik und Analysis ist hilfreich, aber nicht erforderlich
Noch nicht da? Weitere Ressourcen stehen zur Verfügung , um Sie auf den neuesten Stand zu bringen.
Wie es funktioniert
Lesen Sie unser Kandidatenhandbuch mit Prüfungskriterien und häufig gestellten Fragen (FAQs) . Optional: Nehmen Sie das DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional-Zertifikat . Dies wird dringend empfohlen, um sich auf die Prüfung vorzubereiten.
Melden Sie sich für die Prüfung an. Melden Sie sich mit einem Google Mail-Konto an (falls Sie noch keines haben, können Sie während des Anmeldevorgangs eines erstellen), laden Sie Ihre Bild-ID (z. B. einen Führerschein oder einen Reisepass) hoch und geben Sie Zahlungsinformationen an.
Nehmen Sie an der Prüfung teil und reichen Sie sie ein. Melden Sie sich an und legen Sie die Prüfung jederzeit innerhalb von 6 Monaten nach dem Kaufdatum Ihrer Prüfung ab. Sie haben maximal fünf Stunden Zeit, um die Prüfung abzuschließen.
Erhalten Sie Ihr TensorFlow-Zertifikat. Nachdem Sie Ihre Prüfung eingereicht haben, wird sie bewertet und Sie können den Status Ihrer Einreichung innerhalb von 24 Stunden auf Ihrem Kandidatenportal überprüfen.
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Ihrer Community. Sie können das Zertifikat und den Ausweis zu Ihrem Lebenslauf und Ihren öffentlichen Profilen hinzufügen, einschließlich GitHub, LinkedIn, Twitter, und unserem Zertifikatsnetzwerk beitreten, um Personalvermittlern dabei zu helfen, ML-Profis wie Sie zu finden.